Бізнес-аналіз будучи дотичним до інформаційних технологій, економіки, менеджменту, маркетингу та інших наук, став окремим напрямом для дослідження та побудови підходів, методології, визначення понять тощо. Саме з цією метою, в жовтні 2003 року було створено Міжнародний Інститут Бізнес Аналізу (переклад з англ. мови - IIBA – International Institute of Business Analysis) з штаб квартирою місті Оквілл, Канада. Головна його мета – створення уніфікованих стандартів у цій галузі, проведення конференцій, створення умов для розвитку та сертифікації професіоналів, що буде визнаватись у всьому світі.
Вважається, що бізнес аналіз має прямий вплив на процес інформатизації, як комплекс заходів, спрямованих на те, щоб модель бізнесу компанії удосконалювалась за допомогою інформаційних технологій, і отримувала довгострокові конкурентні переваги.
Набір завдань і методів, що використовуються для проведення бізнес-аналізу, описано у ряді робіт [1, 2]. Описовий аналіз або дескриптивний аналіз - це частина статистики та тип аналізу даних, процес, що допомагає описати, показати та підсумувати ці дані у конструктивному вигляді, використовуючи шаблони, які відповідають потребам проекту [2]. Прогнозний аналіз - це процес, результатом якого є опис різноманітних статистичних та аналітичних методів, що використовуються для розробки моделей, які передбачають майбутні події чи поведінку [3]. Прескриптивний аналіз - процес, що включає як структуровані, так і неструктуровані дані та використовує комбінацію передових аналітичних методів та дисциплін для прогнозування, призначення та адаптації. Хоча термін "прескриптивна аналітика" був вперше введений IBM [4] та в подальшому запатентований (торгова марка) Ayata [5], основні концепції існують вже сотні років. Діагностичний аналіз описує методи, які можуть використовуватись для запиту даних: Вони забезпечують глибоке занурення у дані для пошуку цінної інформації. Описова аналітика, це початковий етап аналізу даних більшості компаній, який є більш простим процесом, що фіксує факти того, що вже сталося. Діагностична аналітика робить крок далі, та дозволяє розкрити причини появи певних результатів [6]. Поведінковий аналіз – це процес, що використовує величезні обсяги необроблених даних про події користувачів чи системи, захоплених під час їх сеансів чи сесій, а також порівняння між іншими показниками [7]. У цьому аналізі використовуються принципи та прийоми психології, що отримали назву біхевіоризм (поведінки людей). Джона Б. Ватсона, визначені ще у 1913 році [8], з подальшим використання їх у розробці проектів пов’язаних з штучним інтелектом (ШІ). Сентимент-аналіз - основним завданням є класифікація полярності даного даних на рівні документа, речення чи ознаки/аспекту - чи є висловлена думка в документі, реченні чи ознаці/аспекті сутністю позитивною, негативною чи нейтральною. Розширена класифікація настроїв, що перевищує полярність, дивиться, наприклад, на такі емоційні стани, як задоволення, злість, огида, смуток, страх і здивування та інші. Іноді, його ще називають аналіз тональності [10].
Потреби бізнесу - це “прогалини” між теперішнім станом справ бізнесу, так званого ЯК-Є стану (AS-IS), та майбутнього стану, по досягненню бізнес цілей - ЯК-БУДЕ (TO-BE) [1]. Бізнес аналіз покликаний заповнити ці “прогалини” та перетворити їх у функційні і нефункційні вимоги до розробки ПЗ, що будуть відповідати потребам бізнесу, та стануть засобами досягнення бізнес цілей.
Для досягнення успіху у проектах з ШІ, використовуються різноманітні типи бізнес аналізу. Успіх проекту вимірюється метриками, між станами ЯК-Є та станом ЯК-БУДЕ. Іноді, ще можуть застосовуватись перехідні вимоги до розробки ПЗ, тобто такі вимоги, при яких існуюча система має функціонувати та мігрувати до нового стану.
В останні роки для потреб бізнес- аналізу все частіше використовуються сучасні комп'ютерні підходи, зокрема методи штучного інтелекту(ШІ) [9]. Разом з тим, багато питань що пов'язані з використанням штучного інтелекту у бізнес аналізі вимагають свого подальшого розвитку. Тому дана робота присвячена аналізу сучасного стану цієї проблеми та шляхам її вирішення.
Основними моделями ШІ що використовуються у бізнес аналізі є наступні:
Водоспадна (каскадна) модель життєвого циклу - послідовний метод розробки програмного забезпечення, названий так через діаграму, схожу на водоспад. Ця модель для проекту з ШІ була відкинута відразу через низку причин. Однією з них те, що необхідно досягати досконалості на кожному етапі - а для ШІ це практично неможливо, необхідно декілька ітерацій. Крім того, може бути складно вносити зміни (якщо взагалі можливо) а також надлишкове проектування, верифікація та валідація - рішення може виявитись застарілою ще до завершення імплементації програмного коду;
Більш перспективною є гнучка розробка програмного забезпечення (Agile) - клас методології розробки програмного забезпечення (ПЗ), що базується на ітеративній розробці, в якій вимоги та розв'язки еволюціонують через співпрацю між багатофункціональними командами здатними до самоорганізації. Гнучка розробка дозволяє підвищувати продуктивність розробників програмного забезпечення.
Для досягнення поставленої мети у проекті з ШІ було обрано Скрам (Scrum) методологію, гнучкої розробки ПЗ, невеликими ітераціями (2 тижні), оскільки це надає змогу швидко впливати на процес розробки. Крім того, вказаний підхід зменшує ризик виникнення помилки на ранніх етапах розробки програмного продукту, і тим самим зменшує ризик помилок у подальшій реалізації проекту. Скрам встановлює правила керування процесом розробки та дозволяє використовувати вже існуючі практики кодування, коректуючи вимоги або вносячи тактичні зміни.
Список використаних джерел:
1. A GUIDE TO THE BUSINESS ANALYSIS BODY OF KNOWLEDGE (BABOK) v3 - International Institute of Business Analysis (IIBA), ISBN-13: 978-1-927584-03-3 - Toronto, Ontario, Canada – 2015
2. Mann, Prem S. (1995). Introductory Statistics (2nd ed.). Wiley. ISBN 0-471-31009-3
3. Nyce, Charles (2007), Predictive Analytics White Paper (PDF), American Institute for Chartered Property Casualty Underwriters/Insurance Institute of America
4. "The Analytics Journey". Analytics (Nov–Dec 2010) - Irv, Dietrich, Brenda, Johnson, Christer, and Dziekan, Christopher. URL: http://www.analytics-magazine.org/november-december-2010/54-the-analytics-journeyLustig
5. "PRESCRIPTIVE ANALYTICS" Trademark - Registration Number 4032907 - Serial Number 85206495 :: Justia Trademarks". Зареєстровано: 15 січня 2010 року; Скасовано: 04 травня 2018 року.
6. Diagnostic Analytics A Clear and Concise Reference – 2018, Gerardus Blokdyk, ISBN: 978-0655300854, 5STARCooks
7. Behavioral Analytics For Dummies, - 2010 - Jennifer LeClaire, Jason Rushin, ISBN:9780470587270, Wiley Publishing, Inc
8. Psychology as the Behaviorist Views It - 1913, Watson, John B., Psychological Review. 20 (2): 158–177. doi:10.1037/h0074428. hdl:21.11116/0000-0001-9182-7. S2CID 145372026.
9. Семочко О.Г. ПоловинкоІ.І.. «Метод горизонтального масштабування розподілених обчислень у високонавантажених системах». Електроніка та інформаційні технології. – 2019 – Вип.13 – С. 69-76.
10. A Benchmark Comparison of State-of-the-Practice Sentiment Analysis Methods - December 2015, EPJ Data Science 5(1), DOI:10.1140/epjds/s13688-016-0085-1, URL: https://www.researchgate.net/publication/286302059_A_Benchmark_Comparison_of_State-of-the-Practice_Sentiment_Analysis_Methods
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter